NG Smartphone-Benutzeraktivität und Richtungserkennung mit MQTT im IoT

Das System der n chsten Generation zur Erkennung der Aktivit t und Richtung des Smartphone-Benutzers ist eine gro e Herausforderung, da die Analyse der Benutzeraktivit t und ihre Erkennung mithilfe der berwachungskamera oder anderer externer Sensoren eine feste Einrichtung erfordert, die nicht so bequem ist, und au erdem eine m hsame, zeitaufw ndige Aufgabe mit hohen Hardwarekosten darstellt. In diesem Buch wird ein NG-Smartphone-basiertes System zur Erkennung von Aktivit tssignalen, Positionen und Richtungen des Benutzers vorgestellt, das eine Kombination aus dem eingebauten Beschleunigungsmesser, Gyroskop und Orientierungssensor des Smartphones sowie BLE und Wi-Fi ber das MQTT-Protokoll im IoT verwendet. Auf diese Erkennungssysteme wurden verschiedene Arten von Algorithmen angewandt, um die Leistungsergebnisse des Systems zu bewerten. Aus dem Vergleich dieser Algorithmen l sst sich ableiten, dass Random Forest in Bezug auf die Genauigkeit und die niedrige Fehlerquote am besten abschneidet. Experten prognostizieren, dass es bis 2025 insgesamt 75,44 Milliarden Ger te oder Dinge geben wird, die mit dem Internet verbunden sind. Diese Untersuchung wurde in dieses Buch aufgenommen, um Bildungseinrichtungen zu helfen und kann von IoT-Anbietern und Dienstleistern f r die Schulung ihrer Programmentwickler verwendet werden.